Megosztás a következőn keresztül:

AI bevezetésének terve

Ez a cikk segít létrehozni egy AI-bevezetési tervet, amely végrehajtható lépésekké alakítja a szervezet AI-stratégiáját. Az AI-bevezetési terv áthidalja az AI-látás és a végrehajtás közötti szakadékot. A terv biztosítja az AI-kezdeményezések és az üzleti célok közötti összhangot, miközben kezeli a képességbeli hiányosságokat, az erőforrás-követelményeket és a megvalósítási ütemterveket.

AI-készségek értékelése

A jelenlegi képességfelmérés megakadályozza az erőforrások helytelen áthelyezését, és biztosítja a valós projekttervezést a szervezeti felkészültséghez igazítva. Az AI-projektek akkor hiúsulnak meg, ha a szervezetek a műszaki érettségükön vagy az adatok rendelkezésre állásán túli implementációkat kísérelnek meg. A sikeres AI-bevezetés alapjainak létrehozásához ki kell értékelnie készségeit, adategységeit és infrastruktúráját. Ennek módja az alábbi:

  1. Az AI érettségi szintjének mérése a készségek és az adatok felkészültségi keretrendszerével. A keretrendszer objektív kritériumokat biztosít a szervezet jelenlegi AI-képességeinek értékeléséhez. Ez a mérés megakadályozza, hogy a projektek túlzott elkötelezettsége túlnőjön a jelenlegi képességeken. Az érettség felméréséhez használja az alábbi táblázatot:

    AI-érettségi szint Szükséges készségek Adatkészség Megvalósítható AI-használati esetek
    1. szint ▪ Az AI-fogalmak alapszintű ismerete
    Az adatforrások integrálásának képessége és a kérések leképezése    		 ▪ Minimálistól nulláig elérhető adatok
    ▪ Vállalati adatok érhetők el    		 ▪ Azure-gyorsútmutató-projektek
    ▪ Bármely Copilot-megoldás
    2. szint ▪ Az AI-modell kiválasztásának tapasztalata
    ▪ Az AI üzembe helyezésének és végpontkezelésének ismerete
    ▪ Tapasztalat az adatok tisztításával és feldolgozásával kapcsolatban    		 ▪ Minimálistól nulláig elérhető adatok
    ▪ Kicsi, strukturált adatkészlet
    ▪ Kis mennyiségű tartományspecifikus adat érhető el    		 ▪ Bármely 1. szintű projekt
    ▪ Egyéni elemzési AI-számítási feladat az Azure AI-szolgáltatások használatával
    ▪ Testreszabott generatív AI-csevegőalkalmazás az Azure AI Foundry-ban RAG nélkül
    ▪ Egyéni gépi tanulási alkalmazás automatizált modellbetanítással
    ▪ Generatív AI-modell finomhangolása
    3. szint ▪ Jártasság a gyors tervezésben
    ▪ Jártasság az AI-modellek kiválasztásában, az adattömbölésben és a lekérdezésfeldolgozásban
    ▪ Jártasság az adatok előfeldolgozásában, tisztításában, felosztásában és ellenőrzésében
    ▪ Adatok indexeléshez való alapozása    		 ▪ Nagy mennyiségű előzmény üzleti adat áll rendelkezésre a gépi tanuláshoz
    ▪ Kis mennyiségű tartományspecifikus adat érhető el    		 ▪ Bármely 1-2. szintű projekt
    ▪ Generatív AI-alkalmazás ragtal az Azure AI Foundryben
    ▪ Gépi tanulási modell betanítása és üzembe helyezése
    ▪ Kis AI-modell betanítása és futtatása azure-beli virtuális gépeken
    4. szint ▪ Fejlett AI-/gépi tanulási szakértelem, beleértve az infrastruktúra-kezelést
    ▪ Jártasság összetett AI-modell betanítási munkafolyamatainak kezelésében
    ▪ Vezénylési, modell-teljesítményértékelési és teljesítményoptimalizálási tapasztalat
    ▪ Erős jártasság az AI-végpontok biztonságossá tételében és kezelésében    		 ▪ Nagy mennyiségű adat áll rendelkezésre a betanításhoz ▪ Bármely 1-3. szintű projekt
    ▪ Nagy méretű generatív vagy nem generatív AI-alkalmazások betanítása és futtatása virtuális gépeken, Azure Kubernetes Service-en vagy Azure Container Appsen

  2. Leltározza az adategységeket, és értékelje a minőségüket az AI-használati esetekhez. Az adatminőség közvetlenül befolyásolja az AI-modellek teljesítményét, és meghatározza, hogy mely használati esetek implementálhatók sikeresen. Ez a leltár feltárja az adat-előkészítési követelményeket, és segít rangsorolni a használati eseteket a rendelkezésre álló adatok alapján. Dokumentálja az adatforrásokat, formátumokat, minőséget és akadálymentességet a szervezeten belül.

  3. Tekintse át a technológiai infrastruktúrát, és határozza meg az AI felkészültségi követelményeit. Az infrastruktúra-kapacitás korlátozza az AI-projektek hatókörét, és befolyásolja az üzembe helyezési stratégiákat. Ez a felülvizsgálat segít megtervezni az infrastruktúra-beruházásokat, és kiválasztani a megfelelő Azure-szolgáltatásokat. Mérje fel a számítási erőforrásokat, a tárolási kapacitást, a hálózati sávszélességet és a cél AI-használati esetekhez szükséges biztonsági vezérlőket.

AI-készségek elsajátítása

Egy átfogó képességfejlesztő stratégia biztosítja, hogy a szervezet rendelkezik az AI-rendszerek sikeres implementálásához és karbantartásához szükséges készségekkel. A szakértelembeli hiányosságok projektkéséseket okoznak, és növelik a megvalósítási hibák kockázatát. Olyan sokoldalú megközelítést kell kidolgoznia, amely ötvözi a képzést, a munkaerő-felvételt és a partnerségeket a fenntartható AI-képességek kiépítéséhez. Ennek módja az alábbi:

  1. Belső AI-készségek fejlesztése strukturált tanulási programokon keresztül. A belső készségfejlesztés hosszú távú képességfejlesztést biztosít, és biztosítja a szervezeten belüli tudásmegtartást. Ez a megközelítés a szervezeti bizalmat építi ki, és csökkenti a külső erőforrásoktól való függőséget. A AI-tanulási központ platformját használhatja ingyenes AI-képzésekhez, minősítésekhez és termék útmutatáshoz. Állítsa be a tanúsítási célokat, például az Azure AI alapjait, az Azure AI Engineer Associatet és az Azure Data Scientist Associate tanúsítványokat.

  2. AI-szakemberek felvétele a belső kapacitáson túli kritikus képességbeli hiányosságok kitöltéséhez. A külső toborzás azonnali hozzáférést biztosít a speciális szakértelemhez, és felgyorsítja a projekt ütemtervét. Ez a stratégia segít betölteni azokat a hiányosságokat, amelyeket túl sokáig tartanának belsőleg fejleszteni. Szakértőket alkalmazhat a modellfejlesztés, a generatív AI vagy az AI-etika területén. Frissítse a munkaköri leírásokat, hogy tükrözze az aktuális készségigényeket, és hozzon létre egy munkáltatói márkát, amely az innovációt és a műszaki vezetést hangsúlyozza.

  3. A Microsoft szakértőivel együttműködve bővítheti AI-képességeit. A Microsoft-partnerségek hozzáférést biztosítanak a bevált szakértelemhez és az iparági ajánlott eljárásokhoz, miközben csökkentik a megvalósítás kockázatát. Ez a megközelítés felgyorsítja a tanulást, és biztosítja a Microsoft AI-technológiákkal való összhangot. A Microsoft-partnerek piacterével számos iparágban hozzáférhet az AI-hez, az adatokhoz és az Azure-szakértelemhez.

AI-erőforrások elérése

Egyértelmű hozzáférési követelmények és licencelési stratégiák megakadályozzák az üzembe helyezés késleltetését, és biztosítják a szervezeti szabályzatoknak való megfelelést. A különböző AI-megoldások különböző hozzáférési mintákkal rendelkeznek, amelyek hatással vannak a költségekre, a biztonságra és a szabályozásra. A költségvetések és a biztonsági vezérlők hatékony tervezéséhez ismernie kell a portfolió minden egyes AI-megoldásának konkrét hozzáférési követelményeit. Ennek módja az alábbi:

Microsoft AI-megoldás Hozzáférés megszerzése
Microsoft 365 Copilot Microsoft 365 vállalati vagy nagyvállalati licencre van szükség egy további Copilot-licenccel. Lásd: Microsoft 365 Copilot.
Microsoft Copilot Studio Önálló licencre vagy bővítménylicencre van szükség. Lásd: Microsoft Copilot Studio.
Terméken belüli copilotok Hozzáférésre van szükség az elsődleges termékhez. Lásd: GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate, Microsoft Fabric és Azure.
Szerepköralapú segítők Speciális hozzáférési követelményeket igényel. Lásd a Microsoft 365 Copilot és aMicrosoft Copilot for Security szerepköralapú ügynökeit.
Azure-szolgáltatások Azure-fiókra van szükség. Tartalmazza az Azure AI Foundryt és az Azure OpenAI-t.

AI-használati esetek rangsorolása

A stratégiai rangsorolás biztosítja, hogy az erőforrásokat olyan projektekre összpontosítsa, amelyek maximális értéket biztosítanak, miközben megfelelnek a szervezeti képességeknek. A használati esetek rangsorolása csökkenti a megvalósítás kockázatát, és felgyorsítja az értékre való időt. Az elérhető megvalósítási ütemterv létrehozásához minden használati esetet ki kell értékelnie a megvalósíthatóság, a stratégiai érték és az erőforrás-követelmények alapján. Ennek módja az alábbi:

  1. Értékelje ki a használati eseteket a jelenlegi AI-érettség és a rendelkezésre álló erőforrások alapján. A reális értékelés megakadályozza a projektek túlkomponálását a jelenlegi képességeken túl, és biztosítja a sikeres megvalósítást. Ez az értékelés segít az elérhető célokra összpontosítani, amelyek lendületet adnak a jövőbeli projekteknek. Tekintse át az AI-fejlettségi szintet, az adatok rendelkezésre állását, a műszaki infrastruktúrát és az oktatói kapacitást az AI-stratégiában meghatározott használati esetekhez.

  2. A használati esetek rangsorolása stratégiai érték és megvalósíthatóság szerint. A stratégiai rangsorolás segítségével korlátozott erőforrásokat oszthat ki a legnagyobb potenciális hatással és sikerrel rendelkező projektekhez. Ez a megközelítés maximalizálja az AI-befektetések megtérülését, miközben növeli a vállalati bizalmat. Az egyes használati eseteket az üzleti hatás, a műszaki összetettség, az erőforráskövetelmények és a szervezeti célokhoz való igazodás alapján értékelje.

  3. Hozzon létre egy rangsorban megadott megvalósítási ütemtervet egyértelmű sikerkritériumokkal. A strukturált ütemterv egyértelmű irányt biztosít a megvalósítási csapatok számára, és lehetővé teszi a meghatározott mérföldkövek előrehaladásának nyomon követését. Ez az ütemterv segít kezelni az érdekelt felek elvárásait és az erőforrások elosztását. Válassza ki a kiemelt használati eseteket, és határozza meg az egyes projektek konkrét sikermetrikáit, ütemterveit és erőforrás-követelményeit.

Fogalmak érvényesítése a fogalmak igazolásával

A koncepciók igazolása csökkenti a megvalósítás kockázatát azáltal, hogy a teljes körű fejlesztés előtt érvényesíti a műszaki megvalósíthatóságot és az üzleti értéket. A koncepció bizonyítások segítenek azonosítani a lehetséges kihívásokat, és pontosítani a követelményeket egy ellenőrzött környezetben. Olyan célzott érvényesítési projekteket kell létrehoznia, amelyek tesztelik az alapvető feltételezéseket, és adatokat gyűjtenek a megalapozott döntéshozatalhoz. Ennek módja az alábbi:

  1. Válassza ki a megfelelő használati esetet a koncepció érvényesítésének ellenőrzéséhez. A megfelelő PoC-kiválasztás a kezelhető kockázattal és összetettséggel egyensúlyozza a tanulási lehetőségeket. Ez a kijelölés lehetővé teszi, hogy tartalmas elemzéseket gyűjtsön anélkül, hogy túlterheli a csapatot vagy a szervezetet. Válasszon egy nagy értékű projektet a rangsorban szereplő listából, amely megfelel az AI-érettségi szintnek. Kezdje belső, nem ügyféloldali projektekkel a kockázat csökkentése és a megközelítés tesztelése érdekében.

  2. A Microsoft útmutatásával és eszközeivel célzott megvalósíthatósági igazolást valósít meg. A strukturált implementáció csökkenti a fejlesztési időt, és biztosítja a választott AI-megközelítés bevált eljárásainak követését. Ez a megközelítés maximalizálja a tanulást, miközben minimalizálja az erőforrás-befektetést. Használja az alábbi implementációs útmutatókat az AI-típus alapján:

    AI-típus Megvalósítási útmutató
    Generatív mesterséges intelligencia Azure PaaS: Azure AI Foundry és Azure OpenAI

    Microsoft Copilots: Copilot Studio és Microsoft 365 Copilot bővíthetőség
    Gépi tanulás Azure Machine Learning
    Analitikus MI Azure AI-szolgáltatások a Tartalombiztonság, a Custom Vision, a Dokumentumintelligencia és más szolgáltatások speciális útmutatóival

  3. A PoC-eredmények használatával pontosíthatja a használati esetek rangsorolási és implementálási megközelítését. A PoC-elemzések gyakorlati kihívásokat és lehetőségeket fednek fel, amelyek tájékoztatják a jövőbeli projekttervezést és az erőforrások elosztását. Ez a visszajelzési ciklus biztosítja, hogy az AI-ütemterv reális és elérhető maradjon. Dokumentálja a tanultakat, a technikai kihívásokat és az üzleti értéket. A bevált megvalósíthatóság és a mért hatás alapján módosítsa a használati eset prioritásait.

Felelős AI-eljárások létrehozása

A felelős AI-eljárások védik a szervezetet az etikai, jogi és hírnévbeli kockázatoktól, miközben biztosítják, hogy az AI-rendszerek megfeleljenek a szervezeti értékeknek. A felelős AI-alapelvek korai integrációja megakadályozza a költséges újratervezést, és létrehozza az érdekelt felek bizalmát. Az etikai szempontokat, a szabályozási keretrendszereket és a biztonsági intézkedéseket a kezdetektől fogva be kell ágyaznia a megvalósítási tervbe. Ennek módja az alábbi:

  1. A felelős AI-tervezési eszközökkel értékelheti a lehetséges hatásokat, és etikai rendszereket tervezhet. A szisztematikus értékelési eszközök segítenek azonosítani a lehetséges kockázatokat, és biztosítani, hogy az AI-rendszerek megfeleljenek az etikai szabványoknak és a szabályozási követelményeknek. Ezek az eszközök strukturált megközelítéseket biztosítanak az összetett etikai szempontokhoz. A tervezési folyamat irányításához használja az AI hatásvizsgálati sablonját, Human-AI az eXperience-eszközkészletet és a felelős AI-érettségi modellt .

  2. Mi-szabályozási keretrendszerek implementálása a projektdöntések irányításához és a rendszer viselkedésének monitorozásához. Az irányítási keretrendszerek egységes döntéshozatali kritériumokat biztosítanak, és biztosítják az AI-projektek elszámoltathatóságát. Ezek a keretrendszerek segítenek a szervezeteknek az AI-fejlesztés és -üzembe helyezés feletti ellenőrzés fenntartásában. Szabályzatokat hozhat létre a szerepkörökre, a felelősségekre, a megfelelőségi követelményekre és az etikai szabványokra vonatkozóan. A szabályozási implementációval kapcsolatos részletes útmutatásért tekintse meg az AI szabályozása című témakört.

  3. Az AI biztonsági és üzemeltetési ajánlott eljárásainak alkalmazása a megvalósítási életciklus során. A biztonság és a működési kiválóság biztosítja, hogy az AI-rendszerek teljes életciklusuk során megbízhatóak, biztonságosak és költséghatékonyak maradjanak. Ezek a gyakorlatok megakadályozzák a biztonsági incidenseket és a működési hibákat. Az üzembe helyezés nyomon követéséhez és a teljesítmény monitorozásához olyan AI-üzemeltetési keretrendszereket implementálhat, mint a GenAIOps vagy az MLOps. Részletes megvalósítási útmutatásért tekintse meg az AI és a biztonságos AI kezelését ismertető témakört.

Kézbesítési ütemtervek becslése

A reális idővonal-becslés hatékony erőforrás-tervezést és az érdekelt felek kezelését teszi lehetővé a projekt sikerességének biztosítása mellett. Az ütemterv pontossága a projekt összetettségétől, a szervezeti fejlettségtől és az erőforrások rendelkezésre állásától függ. Az idővonal-becsléseket empirikus adatokra kell alapoznia a fogalmak és a szervezeti képességek igazolása alapján. Ennek módja az alábbi:

  1. Az egyes használati esetek megvalósítási ütemterveinek becsléséhez használja a koncepció eredményeinek igazolását. A PoC-adatok reális alapkonfiguráció-becsléseket biztosítanak, amelyek figyelembe veszik a szervezet adott képességeit és korlátait. Ez a megközelítés pontosabb ütemterveket eredményez, mint az elméleti becslések. A Dokumentumok fejlesztési ideje, a tesztelési ciklusok és az üzembe helyezés összetettsége a PoC implementációja során figyelhető meg.

  2. Vegye figyelembe a szervezeti fejlettséget és az idővonal-tervezés összetettségi tényezőit. A különböző AI-megoldások jellemző megvalósítási ütemtervekkel rendelkeznek, amelyek a szervezeti felkészültségtől és a projekt hatókörétől függően változnak. Ez a megértés segít a megfelelő elvárások megteremtésében az érdekelt felekkel. A Microsoft Copilots általában a legrövidebb idősort biztosítja a befektetés megtérüléséhez (napoktól hetekig), míg az egyéni Azure AI-számítási feladatokhoz több hét–hónap szükséges az éles üzemkészség eléréséhez.

  3. Tervezzen pufferidőt a tanulás, iteráció és váratlan kihívások kezelésére. Az AI-projektek gyakran váratlan technikai kihívásokkal szembesülnek, és több iterációt igényelnek a kívánt eredmények eléréséhez. A pufferidő megakadályozza az ütemezési nyomást, ami ronthatja a minőséget vagy az etikai szempontokat. Adjon hozzá 20–30% készenléti időt a kezdeti becslésekhez, és tervezze meg a több fejlesztési ciklust.

Azure-erőforrások

Kategória Eszköz Leírás
Tanulás és minősítés AI-tanulási központ Ingyenes AI-képzést, minősítéseket és termék útmutatást nyújt a készségfejlesztéshez
Értékelés és tervezés AI-hatásvizsgálati sablon Kiértékeli az AI-kezdeményezések társadalmi, gazdasági és etikai hatásait
Fejlesztési platform Azure AI Foundry Átfogó platform generatív AI-alkalmazások létrehozásához és üzembe helyezéséhez
A modell betanítása Azure Machine Learning Teljes körű gépi tanulási életciklus-felügyelet és modelltelepítés
AI-szolgáltatások Azure AI-szolgáltatások Előre elkészített AI-képességek a látáshoz, a beszédhez, a nyelvhez és a döntéshozatalhoz
Beszélgető Mesterséges Intelligencia Microsoft Copilot Studio Egyéni beszélgetési AI-ügynökök és csevegőrobotok készítésére szolgáló platform
Partnerhálózat Microsoft-partnerek piactere Hozzáférés minősített partnerekhez AI-vel, adatokkal és Azure-szakértelemmel

Következő lépés

Végezze el az AI bevezetési tervezését a megvalósítás technikai alapjainak létrehozásával. Az egyéni AI-feladatokhoz lépjen tovább az Azure-val és az AI Ready szolgáltatással a technikai környezet konfigurálásához. A Microsoft Copilot bevezetéséhez lépjen tovább az AI-irányításra a szervezeti felügyelet kialakítása érdekében.

AI Ready (csak Azure)

AI szabályozása (Copilots és Azure)